Ein mit einer Tensor Processing Unit (TPU) ausgestatteter Kühlkörper sorgte bei Google I/O 2016 für den Sieg im Spiel Go. Auf der Google I/O 2016 informierte Urs Hölzle, Chef der technischen Infrastruktur, erstmals über die hauseigenen Tensor Processing Units (TPUs).
Amazon hat seine DSSTNE-Deep-Learning-Bibliothek als Open Source veröffentlicht. Die Bibliothek wird von Amazon selbst für Empfehlungssysteme verwendet und ist speziell für Anwendungen mit knappen Daten optimiert. Mit ihr lassen sich Modelle für Deep Learning erstellen, die künstliche neuronale Netze verwenden.
Die Firma Lucid hat Pläne angekündigt, die Künstliche Intelligenz Cyc zu kommerzialisieren. Cyc wurde seit den 1980er Jahren von Doug Lenat entwickelt und enthält umfangreiches Weltwissen, das von Hand eingegeben wurde.
Google-Mitarbeiter haben eine neue Plattform entwickelt, auf der Benutzer neuronale Netze erstellen und beobachten können, wie sie lernen. Diese interaktive Plattform ermöglicht es den Nutzern, ihre eigenen kleinen neuronale Netzwerke zusammenzustellen und ihnen beim Lernprozess zuzuschauen.
KI-Forscher Adams. Ryan Adams, ein Professor für Informatik und Gründer eines Start-ups für maschinelles Lernen, das später von Twitter erworben wurde, beobachtet eine enorme Dynamik auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz.
Bei der GPU Technology Conference war es schwierig, lauffähige Pascal-Systeme zu finden. Anstatt tatsächliche Systeme zu präsentieren, zeigte Nvidia nur Vergleiche auf Folien. Laut Nvidia-Chef Jen-Hsun Huang soll sich die Pascal-GPU GP100 jedoch bereits in der Massenproduktion befinden.
Auf der GTC 2016 hat der Nvidia-Chefarchitekt Jonah Alben angedeutet, dass die Pascal GPU-Architektur eine beeindruckende Skalierbarkeit aufweist und sogar Spiele wie Crysis schnell darauf laufen können. Es scheint jedoch, dass der GP100-Chip ausschließlich für die Supercomputing-Gemeinschaft entwickelt wurde.
Ein Team von Google-Forschern hat ein neuronales Netzwerk entwickelt, das bei der Bestimmung des Standorts von Fotos Menschen übertrifft. Um den Ort eines Fotos herauszufinden, ist normalerweise ein breites Allgemeinwissen notwendig.
Ein japanisches Start-up beabsichtigt, das beeindruckende KI-System von DeepMind zu verbessern, welches vor einiger Zeit in der Lage war, eigenständig mehrere Atari-Spiele zu erlernen. Dabei soll das Lernverfahren durch den Einsatz eines zusätzlichen Kniffs noch effizienter werden.
Ein selbstfahrendes Fahrzeug von Google, das Washington ohne menschliche Unterstützung durchquert, stellt einen Meilenstein in der KI-Forschung dar. Das berichtet Technology Review in seiner aktuellen Ausgabe.